摘要：未来产业涵盖了 6 个大的产业方向，范围广泛，涉及众多领域。为了帮助地方政府和企业在研究未来产业机会时能够精准把握重点，中投顾问从未来产业中精心筛选出了 20 个商业价值最大的关键技术。这些技术包括合成生物学技术、第三代疫苗技术、生物育种技术、干细胞技术等，它

未来产业涵盖了 6 个大的产业方向，范围广泛，涉及众多领域。为了帮助地方政府和企业在研究未来产业机会时能够精准把握重点，中投顾问从未来产业中精心筛选出了 20 个商业价值最大的关键技术。这些技术包括合成生物学技术、第三代疫苗技术、生物育种技术、干细胞技术等，它们在医药、农业、能源、健康等多个领域都展现出了巨大的应用潜力和商业价值。

中投产业研究院发布的一系列关于关键技术的研究报告，详细阐述了这些技术的各个方面。报告内容涵盖技术的基本原理、发展现状、应用领域、研发机构以及未来发展趋势等。

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在人工智能大模型技术蓬勃发展的浪潮中，众多业内专家凭借其卓越的智慧与不懈的努力，成为推动这一领域前行的中流砥柱。他们在各自擅长的方向上深耕细作，取得了一系列令人瞩目的成果，为大模型技术的突破与应用拓展贡献了关键力量。

Geoffrey Hinton 堪称人工智能领域的传奇人物，被誉为 “深度学习之父”。他在神经网络与深度学习领域钻研数十年，其开创性工作为大模型技术发展筑牢根基。早在上世纪 80 年代，Hinton 就提出了反向传播算法，极大提升了神经网络训练效率，为深度学习崛起埋下种子。在大模型时代，他的研究聚焦于改进神经网络架构，推动模型在图像识别、语音识别等多领域应用。例如，他对卷积神经网络（CNN）的优化，使得图像分类准确率大幅提升，为后续图像生成大模型发展奠定基础。Hinton 凭借深厚学术造诣与前瞻性眼光，培养了众多 AI 领域顶尖人才，这些人才分布于全球顶尖科研机构与企业，持续为大模型技术注入创新活力，他也因此多次荣获图灵奖等 AI 领域至高荣誉，成为激励无数科研人员投身大模型研究的标杆。

Yoshua Bengio 同样是深度学习领域的先驱者。作为加拿大蒙特利尔大学教授，他专注于神经网络、深度学习算法研究，尤其在理解神经网络学习过程及提升模型泛化能力方面成果卓著。Bengio 提出的长短期记忆网络（LSTM）变体，有效解决了传统神经网络在处理长序列数据时的难题，广泛应用于自然语言处理大模型中，如机器翻译、文本生成等任务。他还积极推动深度学习理论与实践结合，通过大量实验探索不同模型架构、训练方法对模型性能影响，为大模型优化提供宝贵经验。Bengio 积极参与国际学术交流，引领深度学习研究热潮，众多学术团队在其研究启发下，不断在大模型技术上取得新突破，为 AI 技术在全球范围内发展贡献力量。

Yann LeCun 在计算机视觉与大模型交叉领域贡献卓越。他是 Facebook AI Research 的负责人，也是卷积神经网络的发明者之一。LeCun 开发的 LeNet-5 卷积神经网络，是现代图像识别技术基石，在手写数字识别等任务中表现出色，为图像大模型发展拉开序幕。在大模型时代，他持续探索图像与文本、语音等多模态融合技术，带领团队研发出一系列多模态大模型，如将图像识别与自然语言描述相结合，实现根据文本描述生成对应图像，或根据图像生成准确文字说明，极大拓展了大模型应用边界，推动 AI 技术在智能安防、自动驾驶、创意设计等多领域落地应用，成为图像大模型领域的领军人物。

李飞飞虽长期在海外科研机构工作，但她对国内 AI 尤其是大模型发展影响深远。作为斯坦福大学教授，她致力于计算机视觉和 AI 伦理研究。在大模型领域，李飞飞主导构建的大规模图像数据集 ImageNet，包含数百万张标注图像，成为训练图像识别大模型的重要基础，众多图像大模型在该数据集上进行训练与优化，推动图像识别技术飞速发展。她还积极投身 AI 伦理研究，强调大模型发展需遵循道德规范，避免偏见与歧视，为国内大模型健康发展提供重要指导理念。李飞飞通过举办学术交流活动、与国内高校科研机构合作，分享前沿技术与研究经验，培养国内 AI 人才，促进国内外大模型技术交流与合作，在国际与国内 AI 界都享有盛誉。

周志华是南京大学教授，在机器学习领域造诣深厚，积极推动机器学习与大模型技术融合。他长期研究机器学习基础理论与算法，提出一系列创新性算法与模型，如集成学习算法等，在学术界与工业界广泛应用。在大模型发展过程中，周志华探索如何将传统机器学习优势融入大模型训练与优化，提升模型性能与可解释性。例如，他提出的基于机器学习的模型评估方法，能更准确衡量大模型在不同任务中的表现，为模型改进提供方向。周志华还活跃于学术传播领域，撰写的《机器学习》教材成为国内众多高校 AI 专业经典读物，培养大批优秀学生投身大模型等 AI 领域研究，在国内机器学习与大模型交叉研究方向发挥引领作用。

陈天石是寒武纪科技创始人，在国产大模型硬件与软件协同发展、产业化落地方面成绩斐然。他带领团队研发出一系列针对 AI 计算的芯片产品，为大模型训练与推理提供强大算力支持。同时，在软件层面，寒武纪开发了适配自身芯片的大模型训练框架与工具，优化大模型在其芯片上运行效率。陈天石推动寒武纪与国内众多科研机构、企业合作，将国产大模型应用于智能安防、智慧城市、智能交通等领域。如在智能安防中，基于寒武纪芯片与大模型技术的解决方案，实现对复杂场景下人员、车辆等精准识别与追踪，提升安防系统智能化水平。他的努力推动国产大模型从实验室走向实际应用，为我国大模型产业化发展开辟道路，在国产大模型产业生态建设中扮演关键角色。

这些业内主要专家，无论是海外的深度学习奠基者，还是国内在多领域推动大模型发展的杰出人才，他们从理论创新、技术突破到产业落地，全方位推动人工智能大模型技术进步。在他们引领下，大模型技术不断迭代升级，持续赋能各行各业，为人类社会智能化发展带来无限可能，未来也必将在 AI 领域续写更多辉煌篇章。

来源：中投顾问一点号